性能优化的建议

[quijoo]

推理框架

以前做过一个类似的，开着游戏的情况下 RTX2060 使用 Intel OpenVINO 推理框架比 tensorRT 和 onnx 快一倍。

截屏

jsmpeg-vnc， 我使用这个方法截屏速度非常快（截取屏幕中心320x320 的图甚至超过 DXGI， 不确定是不是捕获到了重复的帧）

关于一帧定位的问题

转动一弧度需要移动的像素 = 游戏内水平转动一周移动的像素 * (2pi / 360) * 游戏内灵敏度 * ADS

可以人工写脚本二分的测量出 游戏内水平转动一周移动的像素

通过你 README.md 中的图(3D版本)计算得到角度就能计算需要移动的像素量。

[EthanH3514]

非常感谢你的建议，我会尝试你的方法

[quijoo]

🙈 相互学习了，也是看到这个仓库才知道可以用 PID 控制鼠标移动，之前就是随便写的平滑方法效果很不好。

[laugh12321]

@EthanH3514 毛遂自荐一下，可以使用TensorRT-YOLO来进行模型的推理，支持C++和Python，以及全系列YOLO检测模型。

[AlwaysZxD]

推理框架

以前做过一个类似的，开着游戏的情况下 RTX2060 使用 Intel OpenVINO 推理框架比 tensorRT 和 onnx 快一倍。

截屏

jsmpeg-vnc， 我使用这个方法截屏速度非常快（截取屏幕中心320x320 的图甚至超过 DXGI， 不确定是不是捕获到了重复的帧）

关于一帧定位的问题

转动一弧度需要移动的像素 = 游戏内水平转动一周移动的像素 * (2pi / 360) * 游戏内灵敏度 * ADS

可以人工写脚本二分的测量出 游戏内水平转动一周移动的像素

通过你 README.md 中的图(3D版本)计算得到角度就能计算需要移动的像素量。

ADS指的是